… И какое это имеет значение? Вот 3 фактора, которые следует учитывать.

Часто, когда я просматриваю LinkedIn или сообщения в блогах, я вижу разговоры о том, что один инструмент / технология лучше, чем другой, или почему один лучше, чем другой. Многие разговоры сейчас, вероятно, вращаются вокруг Python против R. В мире визуализации данных я часто вижу Tableau против Power BI. Когда я только начинал писать код, это было C ++ против Java (хотя я уверен, что это обсуждение все еще продолжается).

Я пробовала работать с разными инструментами и языками. Я ни в коем случае не являюсь опытным разработчиком или пользователем ни в одном из них. Но вот мое мнение.

# 1 Это зависит от экосистемы

На самом деле, даже если мне так нравится продукт или технология, но если моя компания (или группа) не имеет их или не подписывается на них, я не могу их использовать. Инструменты - это всего лишь одна часть экосистемы, и эти экосистемы имеют много взаимозависимостей.

Это не означает, что мы не можем предлагать инструменты или изменения, особенно когда мы четко понимаем, какие преимущества могут принести эти инструменты. Но мы должны осознавать общее влияние, а не рассматривать один инструмент изолированно.

# 2 Это зависит от проекта или поставленной задачи

Да, одни инструменты лучше других, но это зависит от задач, которые мы хотим выполнить.

Если у нас есть задачи по науке о данных (анализ, сбор, прогноз), но мы также хотим, чтобы наш инструмент был швейцарским армейским ножом (автоматизация других задач, создание веб-страниц, отправка уведомлений и т. Д.), Тогда нам может быть лучше с таким языком, как Python.

Если у нас есть группа специалистов по анализу данных и статистиков, которые уже знакомы с R и которым в основном необходимо выполнять интеллектуальный анализ и визуализацию данных, то мы могли бы рассмотреть R.

# 3 Это зависит от ваших предпочтений

Иногда все сводится к нашим предпочтениям. Если бы у нас был выбор и наша среда поддерживает все эти инструменты, выбор будет зависеть от того, какой инструмент или язык нам нравится. Хотя мы хотим придать всему этому объективность, если все остальные факторы останутся равными, выбор может быть субъективным.

И это нормально - мы все имеем право на собственные предпочтения. Некоторым нравится писать код. Некоторым нравятся инструменты перетаскивания.

Некоторым нравится искусство. Некоторым нравится наука. Некоторым нравится и то, и другое. И это нормально. Каждому свое.

Более важный вопрос: какова наша конечная цель?

Когда мы сосредотачиваемся на обсуждении инструментов / технологий, мы рискуем упустить общую картину.

Когда мы впервые разговариваем с заинтересованными сторонами, нам необходимо понимать требования, потребности и ожидания. Что мы хотим, чтобы конечный продукт делал? Часто им все равно, используете ли вы Python, R, PHP, C и т. Д.

  • Если нам нужно, чтобы продукт отслеживал чье-то дыхание, делает ли он это и правильно ли?
  • Если нам нужно, чтобы он отслеживал успешную доставку пакета с использованием экономящих время маршрутов и уведомлял получателя о доставке, сможет ли он это сделать?
  • Если нам нужен прогноз, сколько сырья нам нужно заказать для отгрузки на следующей неделе, дает ли он разумный прогноз?

Более серьезные вопросы, которые нам действительно нужно задать - помимо инструментов - должны включать:

  • Какова наша конечная цель?
  • Мы достигаем этого?
  • Можем ли мы приносить пользу?
  • Можем ли мы ясно и эффективно донести ценность, которую мы предлагаем?

Сохраняйте непредвзятость

Легко увлечься обсуждением инструментов / технологий. И я согласен, что эти обсуждения в определенной степени важны. Но это еще не окончательная дискуссия.

И, эй, если нам больше не нужно изучать множество инструментов и языков, это не конец света, не так ли? Если мы чему-то научились, нам все равно будет лучше с того момента, когда мы начали. Никакое обучение не пропадает даром.